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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 도시지역의 도로 특성 및 기하구조 실태를 조사하고, 이를 통하여 단일로에서의 사고유형별 사고특성을 파악하며, 이를 반영한 사고모형을 개발하는데 그 목적이 있다.
- 본 연구는 청주시 단일로의 사고유형에 따른 교통사고 모형을 개발하기 위해 24개의 주간선 및 보조간선도로에 대한 현장조사, AutoCAD를 통하여 구축된 자료와 지점별 교통사고 자료를 이용하여 분석된 주요결과를 요약하면 다음과 같다.
제안 방법
- 기존 문헌을 고찰한 결과 사고건수와 사고 심각도에 영향을 미치는 요소는 서로 다르게 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 모형개발을 위해 사고건수와 EPDO를 모두 종속변수로 선정하였다.
- 따라서 이 연구에서는 사고유형별 일억대·km당 사고건수 및 사고심각도(EPDO)를 종속변수로 사용하였다.
- 본 연구는 종속변수 선정에 있어 차대사람의 경우는 보행 교통량 등 자료 부족으로 제외하였으며, 차량단독사고와 정면충돌 유형은 사고건수가 매우 적어 통계분석에 부적합하다고 판단하였다. 따라서 측면직각, 후미추돌 및 접촉사고의 km당 사고건수와 EPDO 계수를 종속변수로 선정하였다.
- 이 연구에서는 문헌 조사를 통해 독립변수를 선정하였으며, 교차로내 사고를 제외한 단일로 사고를 대상으로 하여 교차로와 관련된 독립변수들을 제외하고 구간내 교차로 수만을 독립변수로 채택하였으며, 조사에 어려움이 많은 종단경사와 곡선반경을 독립변수에서 제외하였다. 또한 다중공선성의 문제가 있는 변수를 제거하여 Table 2와 같이 교통사고와 관련성이 있는 11개의 독립변수를 추출하였다. 종속변수를 일억대 km당 사고건수 및 EPDO로 변환하고, 사고건수와 EPDO에 큰 영향을 미칠 것이라 판단되는 교통량과 거리를 독립변수에서 제외하였다.
- 본 연구에서는 Pearson 상관계수를 통해 각 종속변수에 유의한 독립변수를 추출하였으며, 이를 이용하여 모형을 구축하였다. 측면직각, 후미추돌 및 측면접촉사고의 km당 사고건수와 EPDO 총 6개(3× 2 = 6)의 종속변수를 대상으로 음이항 및 포아송 회귀모형을 구축하여 이를 비교·분석하였다.
- 본 연구에서는 모형의 개발과정에서 적용된 독립변수를 구축된 모형식에 적용하여 실제치와 예측치와의 적합정도를 판단하는 방법을 통해 사고모형을 검증한다. 이를 위해 대응표본 t 검정(Paired sample t-test)을 시행하여 실제치와 예측치 사이에 차이 여부를 통계적으로 입증한다.
- 이 연구에서는 문헌 조사를 통해 독립변수를 선정하였으며, 교차로내 사고를 제외한 단일로 사고를 대상으로 하여 교차로와 관련된 독립변수들을 제외하고 구간내 교차로 수만을 독립변수로 채택하였으며, 조사에 어려움이 많은 종단경사와 곡선반경을 독립변수에서 제외하였다. 또한 다중공선성의 문제가 있는 변수를 제거하여 Table 2와 같이 교통사고와 관련성이 있는 11개의 독립변수를 추출하였다.
- 본 연구는 청주시 주간선도로와 보조간선도로에서 발생한 2005~2007년 3개년도의 사고를 대상으로 하였다. 이를 위해 3년간의 사고자료와 사고관련 요소들을 수집하여, 사고유형별로 정리하였다. 기존 문헌을 고찰한 결과 사고건수와 사고 심각도에 영향을 미치는 요소는 서로 다르게 분석되었다.
- 첫째, 기존 연구는 단순히 단일로에 국한하여 사고심각도 분석 및 예측모형을 개발하였지만, 본 연구에서는 단일로의 다양한 사고유형별 모형을 개발하여 어떤 요인이 구체적으로 사고에 영향을 미치는지를 공통변수와 특정변수를 통해 비교·분석하였다.
- 측면직각, 후미추돌 및 측면접촉사고의 km당 사고건수와 EPDO 총 6개(3× 2 = 6)의 종속변수를 대상으로 음이항 및 포아송 회귀모형을 구축하여 이를 비교·분석하였다.
대상 데이터
- 본 연구는 청주시 주간선도로와 보조간선도로에서 발생한 2005~2007년 3개년도의 사고를 대상으로 하였다. 이를 위해 3년간의 사고자료와 사고관련 요소들을 수집하여, 사고유형별로 정리하였다.
- 사고 자료는 2005~2007년의 사고자료를 활용하여 24개 단일로에 대한 사고관련 요소들을 현장조사와 AutoCAD를 통해 수집하였다. 청주시 단일로의 사고유형별로 사고 수를 사망, 부상 및 물피사고로 나누어 Table 1과 같이 정리하였다.
데이터처리
- 대응표본 t검정을 실시하여 종속변수인 측면직각, 후미추돌 및 접촉사고의 사고건수와 EPDO를 검증하였다. 검증 결과 상관계수는 0.
- 아울러 신뢰수준을 95%(α = 0.05)로 하여 Pearson 상관계수를 통해 변수들 간의 상관성을 분석하였으며, 결과는 Table 3과 같다.
- 본 연구에서는 모형의 개발과정에서 적용된 독립변수를 구축된 모형식에 적용하여 실제치와 예측치와의 적합정도를 판단하는 방법을 통해 사고모형을 검증한다. 이를 위해 대응표본 t 검정(Paired sample t-test)을 시행하여 실제치와 예측치 사이에 차이 여부를 통계적으로 입증한다.
성능/효과
- 1) 사고유형별 사고건수는 접촉사고가 전체사고의 31.86%로 가장 높은 비중을 차지하고 있으며, 후미추돌 27.27%, 그리고 측면직각 19.98%의 순으로 나타났다.
- 2) 사고유형별 일억대·km당 사고건수과 EPDO를 종속변수로 하는 모형을 구축한 결과, 음이항 회귀모형이 포아송 회귀모형 보다는 더 적합한 것으로 분석되었다.
- 3) 사고건수와 사고심각도에 가장 많은 영향을 미치는 요인은 최대 차로 수로 분석되었으며, 최대 차로 수가 증가할수록 사고의 심각도가 증가하는 것으로 나타났다.
- EPDO 모형을 대응표본 t 검정한 결과, 측면직각 사고, 후미추돌사고 및 접촉사고의 t 값이 -1.177~0.140, 유의확률이 0.251~0.986으로 분석되어, 95%의 신뢰수준에서 귀무가설을 기각하지 못하였다.
- 대응표본 t검정을 실시하여 종속변수인 측면직각, 후미추돌 및 접촉사고의 사고건수와 EPDO를 검증하였다. 검증 결과 상관계수는 0.223~0.943, 유의확률은 0.277~0.857로 분석되었으며, 95%의 신뢰수준에서 귀무가설(H0 : d0 = 0)을 모두 기각하여, 사고유형에 따른 사고건수와 EPDO 모형의 개발이 적절하다고 판단된다.
- 그 결과 단순 사고건수에 의한 비교에서는 도시부 도로가 가장 위험하고, km당 발생건수 및 10만 차량 대·km당 사고건수에서는 일반국도가 가장 위험한 것으로 분석되었다.
- 따라서 개발된 6개의 모형은 모두 귀무가설을 기각하지 못하여, 실제치와 예측치 사이에는 차이가 없는 것으로 판단된다.
- 사고건수와 사고심각도에 가장 많은 영향을 미치는 요인으로는 최대 차로 수로 분석되었다. 또한 EPDO는 사고건수와는 달리 사고의 심각도를 반영하여, 일억대 km당 사고건수와 EPDO 모형의 독립변수가 서로 다르게 채택된 것으로 분석되었다. 즉, 사고가 많이 발생하는 지점과 사고 심각도가 큰 지점은 서로 다른 것으로 판단된다.
- 모형구축 결과 과분산계수(Φ)의 t 값은 3.482이며, 음이항 회귀모형의 우도비(ρ2)는 0.674로나타나, 포아송 보다는 음이항이 적합한 것으로 분석되었다.
- 모형구축 결과, 차로 폭(X4)과 정류장 수(X11)가 독립변수로 채택되었고, 이 변수들의 p 값은 신뢰수준 90%(α = 0.10) 기준에 유의한 것으로 분석되었다.
- 모형의 설명력을 나타내는 우도비(ρ2)는 음이항 회귀모형이 0.493이며, 과분산계수(Φ)의 t 값이 3.125로 포아송 보다는 음이항 회귀모형이 적합한 것으로 분석되었다.
- 모형의 설명력을 나타내는 우도비(ρ2)는 음이항 회귀모형이 0.555이며, 과분산계수의 t 값이 3.298로 포아송 보다는 음이항 회귀모형이 적합한 것으로 분석되었다.
- 627이므로 포아송 보다는 음이항 회귀모형이 적합한 것으로 분석되었다. 모형의 설명력을 나타내는 우도비는 포아송 회귀모형이 0.293, 음이항 회귀모형이 0.309로, 포아송 보다는 음이항이 적합한 것으로 평가되었다. 모형의 독립변수로는 최대 차로 수(X2)와 교통섬 수(X10)가 채택되었다.
- 본 연구는 종속변수 선정에 있어 차대사람의 경우는 보행 교통량 등 자료 부족으로 제외하였으며, 차량단독사고와 정면충돌 유형은 사고건수가 매우 적어 통계분석에 부적합하다고 판단하였다. 따라서 측면직각, 후미추돌 및 접촉사고의 km당 사고건수와 EPDO 계수를 종속변수로 선정하였다.
- Table 10은 개발된 모형에 대한 독립변수를 사고유형별로 공통변수와 특정변수로 구분한 것이다. 사고건수와 사고심각도에 가장 많은 영향을 미치는 요인으로는 최대 차로 수로 분석되었다. 또한 EPDO는 사고건수와는 달리 사고의 심각도를 반영하여, 일억대 km당 사고건수와 EPDO 모형의 독립변수가 서로 다르게 채택된 것으로 분석되었다.
- 사고유형별 일억대·km당 사고건수와 EPDO의 모형식을 구축한 결과, 모든 변수들의 p 값은 신뢰수준 90%(a= 0.1) 기준에 유의하며, 포아송 회귀모형 보다는 음이항 회귀모형이 적합한 것으로 분석된다.
- 음이항 회귀모형을 이용하여 도출된 우도비(ρ2)는 0.376 값을 나타내고, 과분산계수(Φ)의 t 값이 3.089로 포아송 보다는 음이항이 적합한 것으로 분석되었다.
- 일억대·km당 사고건수 모형을 대응표본 t 검정한 결과, 측면직각사고, 후미추돌사고 및 접촉사고의 t 값은 -0.009 ~ -0.530사이에 있으며, 유의확률은 0.601~0.993으로 나타나, 귀무가설(H0 : d0 = 0)을 기각하지 못하여, 실제치와 예측치 간에 차이가 없는 것으로 분석되었다.
후속연구
- 또한 청주시의 사고자료만을 이용함에 따라 타 도시와의 적용가능성에 대한 검토를 실시하지 못하였다는 점에서 한계를 지니고 있다. 향후 더욱 설명력이 있는 연구를 위해서는 타 도시에 대한 사고자료를 확보하여 도시부 전체에 대한 적용가능성을 검토하여야 하며, 차대차 사고 뿐 아니라 차대사람, 차량단독 등을 포함한 다양한 사고유형에 따른 사고 모형이 개발되어야 할 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.